基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据

YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。 YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为歼毁含回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。 YOLO 算法余轮采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。 这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。 YOLO 算法由各种变体组成。

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1.目标分类 2.目标定位 3.特征点检测 4.滑动窗口检测 5.卷积的滑动窗口实现 3.交并比（IOU） 4.非极大抑制（NMS） 6.候选区域（Region

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别类别只有“绝缘子”一类 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现口罩识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、识别类别为：“戴口罩”，“不戴口罩” 4、大量数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

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